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但在数据科学领域, 24个月已经是一段相当长的时间了。谷歌的深度学习算法可以打败优秀的计算机对手,甚至是在让对手四子先手的情况下。 2016年1月, AlphaGo曾以5:0的比分完胜欧洲冠军樊磨。2016年3月, AlphaGo挑战传奇选手李世石。

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lsif的图存储格式让人自然地联想到用图数据结构存储，图查询的速度也比较快，然而由于索引变化迭代较快，频繁更换的ID导致图存储难以适配增量方案，不同代码库不同语言的索引数据很难在一张图中结构化，参考了社区的相关实践，考虑到成本和性能，因为ES天然地适合大规模的数据存储和索引，我们最后选择了用ES（Elasticsearch）做结构化数据存储。

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架构师一定要有技术的广度。大家一定要学会积累，积累到一定程度以后，你会做到无师自通。比如你了解网络、数据库，然后你又了解了磁盘30%，当这些知识逐渐成体系了，你是有能力去消化和打通不同技术点背后的相关性，对于你的个人能力的提升和认知层面的提升有巨大的帮助。

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These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.

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弱一致性：写入一个数据 a 成功后，在数据副本上可能读出来，也可能读不出来。不能保证每个副本的数据一定是一致的。

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SAE 免去了资源托管和运维成本，在此之前客户需要运维大量的 ECS 服务器，当需要安全升级、漏洞修复，特别是高密部署时，成本会很高。另外 SAE 计费模式是以分钟计费，用户完全可以实现精益成本，比如在业务高峰的 1 小时扩容到 10 个实例，在高峰结束后变成 2 个实例。

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基础设施同样也得到了很好的发展。最开始，单体架构是托管式的，通常将应用程序托管给电信运营商的某个机房，在物理机上运行单体应用。后来，基础设施开始向虚拟化演进，比如VMware等公司在物理机上构建虚拟化层和虚拟机，在虚拟机上运行操作系统。再后来，云化结合虚拟化技术和基础设施，在虚拟机上运行Docker进程，在Docker进程中运行应用程序。

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SAE 除了可以简化运维工作量，降低资源成本以外，还为微服务应用提升了一系列附加的功能，这是应用层 Serverless 技术为开发者带来的额外价值，我们可以尽可能的利用这些开箱即用的功能，让建设微服务应用变成更加简单。

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软硬一体设计，可以针对规模和性能进行全栈优化，极大降低计算成本。而且由于云计算的规模效应，随着产量的增加，边际成本会拉低平均制造成本。全球主流云厂商都在 IDC 设计、网络、芯片等方向加大自研投入。

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上云已是大势所趋。但是对于企业客户而言，有些业务由于数据主权和安全隐私的考虑，会采用混合云架构。一些企业为了满足安全合规、成本优化、提升地域覆盖性和避免厂商锁等需求，会选择多个云供应商。混合云 / 多云架构已经成为企业上云的新常态。Gartner 指出，“到 2021，超过 75% 的大中型组织将采用多云或者混合 IT 战略。”